[发明专利]一种基于深度神经网络的电力负荷预测方法在审
| 申请号： | 202010431204.6 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN112001519A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 蒋正威;阙凌燕;陈耀军;胡铁军;娄冰;孙志华;史奎山 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司;浙江华云信息科技有限公司;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 310012 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的电力负荷预测方法，包括：采集历史负载数据；使用多个并行卷积神经网络CNN组件来处理历史负载数据，得到序列数据；将并行结构引入深度神经网络模型DNN中；通过递归神经网络处理序列数据得到一个隐藏的对应状态列表；将其他类型的特征纳入到我们的预测模型中作为模型的DNN部分的输入，进行负荷预测。使用不同类型的神经网络组件对可能影响负载消耗的不同类型的因素进行建模，并使用多个卷积神经网络CNN组件从历史负载序列中学习丰富的特征表示，然后使用基于LSTM的递归神经组件对历史加载中的变异性和动力学进行建模，以达到提前一天进行每小时的电力负荷预测的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 电力 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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